AURORA: Analysing and understanding responses to oncological regimens with artificial intelligence
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इम्यूनोकेमोथेरेपी से उपचारित एक्स्टेंसिव-स्टेज स्मॉल-सेल लंग कैंसर के रोगियों में, दो चक्रों के बाद पूर्ण गणनाओं के बजाय, बेसलाइन और प्रारंभिक गतिशील परिवर्तनों के परिधीय प्रतिरक्षा प्रोफाइल का मशीन लर्निंग विश्लेषण, उत्तरजीविता परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है।
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फेफड़ों का कैंसर कई रूपों में आता है, लेकिन सबसे आक्रामक रूपों में से एक 'स्मॉल-सेल लंग कैंसर' (small-cell lung cancer) है। यह तेजी से बढ़ता है और अक्सर पता चलने से पहले ही फैल जाता है। दशकों से, डॉक्टर इस बीमारी के उन्नत चरणों का इलाज कीमोथेरेपी दवाओं के एक मानक मिश्रण से करते रहे हैं। हाल ही में, इस मिश्रण में एक नया दृष्टिकोण जोड़ा गया है: 'इम्यूनोकेमोथेरेपी' नामक उपचार का एक प्रकार। यह पारंपरिक दवाओं को एक ऐसी दवा के साथ जोड़ता है जो रोगी की अपनी प्रतिरक्षा प्रणाली (immune system) को कैंसर को पहचानने और उस पर हमला करने में मदद करती है। हालांकि इस नए संयोजन ने रोगियों को थोड़ा अधिक समय तक जीवित रहने में मदद की है, लेकिन यह हर किसी के लिए काम नहीं करता है। डॉक्टरों के लिए सबसे बड़ी चुनौती यह जानना है कि कौन से रोगी इससे लाभान्वित होंगे और कौन से नहीं। वर्तमान में, इसका पूर्वानुमान लगाने के लिए कोई विश्वसनीय परीक्षण उपलब्ध नहीं है। कैंसर कोशिकाएं स्वयं हमेशा उत्तर प्रदान नहीं करती हैं, इसलिए वैज्ञानिकों ने अन्य जगहों पर सुराग खोजने के लिए शुरुआत की है, विशेष रूप से रोगी के रक्त में संचार करने वाली प्रतिरक्षा कोशिकाओं की सेना की ओर।
जर्मनी में शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह देखने के लिए हाथ आजमाया कि क्या वे यह देख सकते हैं कि उपचार के दौरान रोगी की प्रतिरक्षा कोशिकाएं कैसे बदलती हैं। उन्होंने उन्नत स्मॉल-सेल लंग कैंसर वाले बत्तीस रोगियों पर ध्यान केंद्रित किया जो नई इम्यूनोथेरेपी ले रहे थे। शोधकर्ताओं ने उपचार शुरू होने से पहले और उपचार के दो दौर पूरे करने के बाद इन रोगियों के रक्त के नमूने लिए। उन्होंने 'फ्लो साइटोमेट्री' (flow cytometry) नामक एक उच्च-तकनीकी पद्धति का उपयोग किया, जो एक तरल में सूक्ष्म कोशिकाओं को गिन और पहचान सकती है, जिसके माध्यम से उन्होंने प्रत्येक चरण में मौजूद प्रतिरक्षा कोशिकाओं के विभिन्न प्रकारों का मानचित्र तैयार किया। वे एक पैटर्न की तलाश में थे, इन कोशिकाओं के संतुलन में एक विशिष्ट बदलाव, जो यह संकेत दे सके कि क्या कोई रोगी लंबे समय तक जीवित रहेगा।
जटिल डेटा को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने उन्नत कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग किया जिन्हें उन पैटर्न को खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें मानवीय आँखें मिस कर सकती हैं। उन्होंने दो मुख्य विचारों का परीक्षण किया। पहला, उन्होंने सोचा कि क्या उपचार शुरू होने से पहले रोगी के पास मौजूद प्रतिरक्षा कोशिकाओं का मिश्रण उनके परिणाम की भविष्यवाणी कर सकता है। दूसरा, उन्होंने पूछा कि क्या उपचार के दो दौरों के बाद उन कोशिकाओं में आया बदलाव, किसी भी एक समय बिंदु पर देखी गई संख्या की तुलना में एक बेहतर भविष्यवक्ता है। उन्होंने लंबे समय तक जीवित रहने वाले रोगियों के प्रतिरक्षा प्रोफाइल की तुलना उन लोगों से की जो नहीं रहे, और इसके लिए एक कठोर पद्धति का उपयोग किया जिसने परिणामों को केवल एक तुक्का होने से बचाने के लिए डेटा का बार-बार परीक्षण किया।
कंप्यूटर विश्लेषण ने एक स्पष्ट और आश्चर्यजनक सत्य प्रकट किया। उपचार के दो दौरों के बाद रोगी के पास प्रतिरक्षा कोशिकाओं की पूर्ण संख्या ने उन्हें यह नहीं बताया कि वह रोगी कितने समय तक जीवित रहेगा। उस क्षण कोशिकाओं की विशिष्ट गणना एक उपयोगी संकेत नहीं थी। हालांकि, कहानी बहुत अलग थी जब शोधकर्ताओं ने प्रतिरक्षा प्रणाली में आए बदलाव को देखा। उन्होंने पाया कि जिन रोगियों की प्रतिरक्षा प्रणाली उपचार की शुरुआत और दूसरे दौर के बीच एक विशिष्ट तरीके से बदली, उनके जीवित रहने की संभावना काफी बेहतर थी। इस बदलाव में विभिन्न प्रतिरक्षा शक्तियों का पुनर्संतुलन शामिल था: उन कोशिकाओं में कमी जो आमतौर पर प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया को दबाती हैं और अन्य कोशिकाओं का सामान्यीकरण जो रोग से लड़ने में मदद करती हैं।
अध्ययन ने उपचार शुरू होने से पहले मौजूद प्रतिरक्षा कोशिकाओं पर भी विचार किया। कंप्यूटर मॉडल ने पाया कि प्रतिरक्षा प्रणाली का यह प्रारंभिक दृश्य भी मूल्यवान जानकारी रखता था। एक निश्चित आधारभूत (baseline) व्यवस्था वाले रोगियों के बेहतर परिणाम आने की अधिक संभावना थी, भले ही उपचार अभी शुरू न हुआ हो। यह सुझाव देता है कि एक व्यक्ति की शुरुआती प्रतिरक्षा स्थिति उतनी ही महत्वपूर्ण है जितना कि उनका शरीर दवाओं के प्रति कैसी प्रतिक्रिया देता है। शोधकर्ताओं ने विशिष्ट प्रकार की कोशिकाओं की पहचान की जो इन भविष्यवाणियों को संचालित करती प्रतीत होती थीं, जिनमें कुछ नियामक कोशिकाएं (regulatory cells) और मेमोरी कोशिकाएं शामिल थीं, जो प्रतिरक्षा प्रणाली के रिकॉर्ड-कीपर के रूप में कार्य करती हैं।
इन आशाजनक निष्कर्षों के बावजूद, शोधकर्ता सावधानी बरतते हुए यह उल्लेख करते हैं कि उनका अध्ययन छोटा था, जिसमें केवल बत्तीस लोग शामिल थे, और बीमारी बढ़ने के कारण कई रोगी अध्ययन से बाहर हो गए। इस कारण से, परिणामों को अंतिम उत्तर के बजाय एक 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' (concept का प्रमाण) के रूप में देखा जाना चाहिए। यह अध्ययन दर्शाता है कि रक्त में प्रतिरक्षा कोशिकाओं की गतिशील गतिशीलता को देखना, यह समझने का एक नया तरीका है कि शरीर कैंसर के उपचार के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करता है। यह सुझाव देता है कि प्रतिरक्षा प्रणाली की यात्रा—यह कैसे चलती और बदलती है—सफलता का एक अधिक शक्तिशाली संकेतक है, न कि उसके आकार का कोई एकल स्नैपशॉट। यह दृष्टिकोण भविष्य के अनुसंधान के लिए एक द्वार खोलता है, जहाँ डॉक्टर एक दिन इन बदलावों को ट्रैक करने और प्रत्येक रोगी की अद्वितीय प्रतिरक्षा लय के अनुसार उपचार को अनुकूलित करने के लिए सरल रक्त परीक्षणों का उपयोग कर सकते हैं।
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